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单选题 下列选项中,可以为图表添加一条值为1.5的水平参考线的是( )

A. plt.axhline(y=1.5, ls='--', linewidth=1.5)

B. plt.axhline(y=1, ls='--', linewidth=1.5)

C. plt.axvline(x=1.5, ls='--', linewidth=1.5)

D. plt.axvline(x=1, ls='--', linewidth=1.5)

学科：大数据可视化技术

时间：2023-11-13 11:05:07

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在jupyter notebook中安装pandas程序包的命令是( )
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A. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt data = np.array([20, 50, 10, 15, 30, 55]) pie_labels = np.array(['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F']) plt.pie(data, labels=pie_labels) plt.show()B. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt data = np.array([20, 50, 10, 15, 30, 55]) pie_labels = np.array(['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F']) plt.pie(data, radius=1.5, labels=pie_labels) plt.show()C. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt data = np.array([20, 50, 10, 15, 30, 55]) pie_labels = np.array(['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F']) plt.pie(data, radius=1.5, explode=[0, 0.2, 0, 0, 0, 0],labels=pie_labels) plt.show()D. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt data = np.array([20, 50, 10, 15, 30, 55]) pie_labels = np.array(['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F']) plt.pie(data, radius=1.5, wedgeprops={'width': 0.6},labels=pie_labels) plt.show()
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下列选项中,可以为图表添加一条值为1.5的水平参考线的是( )
A. plt.axhline(y=1.5, ls='--', linewidth=1.5)B. plt.axhline(y=1, ls='--', linewidth=1.5)C. plt.axvline(x=1.5, ls='--', linewidth=1.5)D. plt.axvline(x=1, ls='--', linewidth=1.5)
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下列选项中,表示的颜色不是黑色的是( )
A. 'k'B. '#000000'C. (0.0, 0.0, 0.0)D. 'b'
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请阅读下面一段程序: %matplotlib auto import matplotlib.pyplot as plt ax_one = plt.subplot(223) ax_one.plot([1, 2, 3, 4, 5]) plt.show() 运行程序,效果为( )
A. <img src="https://tihai-oss-cloud.itihey.com/img/99f79eeace86123feb787f4d813e0998.png">B. <img src="https://tihai-oss-cloud.itihey.com/img/590c017e90286b391e09b9d69db4e92e.png">C. <img src="https://tihai-oss-cloud.itihey.com/img/dd453dfc0e51dd3e334cb54fe5243636.png">D. <img src="https://tihai-oss-cloud.itihey.com/img/04c6972e18aa7adca2f5bc49be62eac7.png">
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下列哪个可视化库可以生成Echarts 图表?( )
A. matplotlibB. seabornC. bokehD. pyecharts
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A. twinx()B. constrained_layout()C. tight_layout()D. GridSpec()
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下列选项中,可以创建漏斗图的是( )
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